論文の概要: Stable charged energy and phase transitions in an anisotropic Dicke quantum battery with Kerr nonlinearity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.28373v1
- Date: Tue, 20 Oct 2026 15:30:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.887522
- Title: Stable charged energy and phase transitions in an anisotropic Dicke quantum battery with Kerr nonlinearity
- Title（参考訳）: カー非線形性を有する異方性ディック量子電池の安定電荷エネルギーと相転移
- Abstract要約: 量子多体系における相転移(PT)は、量子電池(QB)の性能を操作する強力な経路を提供する
カー非線形性を持つ異方性ディックQBについて検討し,QB系の充電過程におけるPTの役割に着目した。
本結果は,本質的なPT動作に基づく量子電池性能の操作と最適化を実現するための,実現可能な経路を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Phase transitions (PTs) in quantum many-body systems offer a powerful route to manipulate the performance of quantum batteries (QBs). Here, we investigate an anisotropic Dicke QB with Kerr nonlinearity, focusing on the role of PTs in the charging process of the QB system. By analyzing how the Kerr nonlinearity reshapes the cavity level-spacing structure, we find that multiple near-degeneracies emerge at specific nonlinearity strengths. Away from the region of multiple near-degeneracies, the stable stored energy is governed primarily by the ergodic-nonergodic transition (ENET), whereas within this region it is controlled by first- and second-order dissipative phase transitions (DPTs). We employ Liouvillian spectral theory to quantify the critical slowing down associated with the DPTs, and use the Wigner function to characterize the properties of the cavity field in the vicinity of criticality. We optimize the charging process via reinforcement learning (RL) and reveal the physical mechanism underlying performance enhancement from the perspective of ergodic and nonergodic phase dynamics. Our results offer a feasible pathway for manipulating and optimizing quantum battery performance based on intrinsic PT behaviors.
- Abstract（参考訳）: 量子多体系における相転移(PT)は、量子電池(QB)の性能を操作する強力な経路を提供する。
本稿では,Kerr非線形性を持つ異方性Dicke QBについて検討し,QB系の充電過程におけるPTの役割に着目した。
ケーラーの非線形性はキャビティレベル・スポーピング構造にどう影響するかを解析することにより、複数の近退化が特定の非線形性強度で現れることが分かる。
安定な貯蔵エネルギーは主にエルゴード-ノルナーゴード遷移(ENET)によって支配されるが、この領域では1次および2次散逸相転移(DPT)によって制御される。
我々は、DPTに関連する臨界減速を定量化するために、リウヴィリアスペクトル理論を用い、臨界近傍の空洞場の性質を特徴付けるためにウィグナー関数を用いる。
我々は、強化学習(RL)による充電過程を最適化し、エルゴディックおよび非エルゴディック位相ダイナミクスの観点から、性能向上の基礎となる物理的メカニズムを明らかにする。
本結果は,本質的なPT動作に基づく量子電池性能の操作と最適化を実現するための,実現可能な経路を提供する。
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